クロスドメイン概念探索
ConceptMiner R&Dは、従来のConceptMinerアプリケーションにR&Dにテーマ探索および仮説創造を支援するクロスドメイン概念探索モジュールを追加したものです。以下にクロスドメイン概念探索の使用法を説明します。
準備するもの
以下をご準備ください。
- 研究論文または技術レポートなどの技術文書
- LLMモデルのAPIキー
LLMのAPIキーをまだお持ちでない場合： たとえばOpenAIを使用するには、https://auth.openai.com/log-inにアクセスしてサインアップし、API Keysのページに進んで、Create new secret keyを選ぶとキーが発行されます。このキーを使用するには、BillingのページのPayment metodsタブでご自身のクレジットカードを登録します。続いて、Over viewタブのBuy creditsで購入する金額を指定するとAPIキーが使用できるようになります。OpenAI以外にも各社APIキーを提供しておりますので、お好みで取得してください。
APIキーの設定
ConceptMiner R&Dにサインアップ・ログインすると、クロスドメイン概念探索のページが表示されます。設定タブに進んで、OpenAI API Keyのフィールドに取得したキーを貼り付けてください。Modelは出力品質に大きく影響します。単に動作を確認するだけならgpt-4o-miniで十分ですが、本番利用にはおすすめできません。gpt-4.1. gpt-5.4, gtp-5.6-sol. gpt-6-astraなどをお薦めします。ただし、モデルの番号が高いほどトークン代が高くなりますのでご注意ください。上位モデルでR&D仮説を1000件ほど取得した場合、約3000円ほどのクレジットを消費しますが、研究開発に役立つのであれば十分に価値のあるものだと考えます。
モード選択
作業を開始する前にモードを選択してください。R&D仮説生成と異分野用途探索があります。前者は異分野の手法を探索して、それを現行の領域に持ち帰るもので、後者は現行の技術またはその要素を異分野に転用できる可能性を探るものです。
保存
以下のステップを実行している途中でいつでもページ上部の保存ボタンをクリックして、現在の状態を保存することができます。保存された状態は保存済み一覧にリストされ、復元をクリックするとその状態を復元できます。
R＆D仮説生成
文書を投入
文書ページに移って、研究論文や技術レポートのPDFをアップロードするか、またはテキストを直接貼り付けることができます。ご自身の研究論文などを使われることをお薦めしますが、著名な論文を使用することも可能です。ご自身の研究に使われるかぎり著作権の問題はありません。
技術要素の抽出
抽出に進むボタンをクリックすると、技術要素が抽出され、デフォルトでは自動で有望な要素が3つ選ばれます。ここで任意の要素を選択することができます。すべてを選ぶことも可能ですが、以降のステップで枝分かれがありますので、各ステップですべてを選ぶと、探索空間が広大になりますのでご注意ください。抽象化を実行ボタンをクリックすると抽象化が実行されます。自動探索を選ぶとビーム探索アルゴリズムに従って、以降のステップが自動で実行されます。自動探索は、自動探索を中断ボタンをクリックして中断できます。中断した自動探索は開始したページの自動探索をクリックすると再開できます。ここでは抽象化を実行ボタンを選んだとして説明を続けます。
抽象化
抽象化が実行されると、抽象化タブが表示されます。デフォルトではLevel 3が選択されています。番号が高いほど抽象化の度合いが高くなります。採用要素の確認で要素を選択すると、それぞれの要素の抽象化が表示されます。抽象化がこのプロセスのカギとなっており、抽象度が低いほど現行の研究内容に近い領域を探索することになり、抽象度が高いほど横断的な探索となります。この要素の探索プロンプトを生成ボタンをクリックすると、採用要素の確認で選択された要素に関して、選択された抽象度でプロンプトが生成されます。自動探索を選択すると採用された要素に関して以降のステップを自動実行します。ここではこの要素の探索プロンプトを生成ボタンを選んだとして説明を続けます。
探索プロンプト
この要素の探索プロンプトを生成ボタンをクリックすると探索プロンプト・タブが表示されます。ここでも有望なプロンプトが3つ選ばれています。任意のプロンプトを選びなおすことができます。「探索を実行」ボタンをクリックすると、LLMにプロンプトが渡されてLLMが探索を行います。つまり、このプロンプトをAIの思考プロセスの一部として読み取ることができます。
探索結果
探索結果が返されてくると、探索結果タブが表示されます。探索結果は、もとの技術文書とは全く異なる分野の技術について記載されていることがわかるはずです。つまり、これが「参考となりそうな異分野の手法」です。その手法の仕組み（原理）、現行の技術要素との共通点（参考になると考えられる理由）、現行の技術要素との相違点が記載されています。ここでも有望な結果が3つ選ばれています。興味のある結果を選びなおすこともできます。設計原理を抽出ボタンをクリックすると、現行の技術領域に置き換えた設計原理が抽出されます。
設計原理
設計原理が抽出されると。その評価が表示されます。ここでは異分野の手法が現行の技術にどのように適用できるかをより踏み込んで記載しており、その評価を行っています。有望な設計原理が自動で選ばれていますが、興味に応じて選びなおすことができます。「R&D仮説を生成」ボタンをクリックすると、最終のR&D仮説が生成されます。
R&D仮説
現行の技術要素に関する改良案のまとめが表示されます。最初に現行方式をどのように改良すると、どのような効果が見込めるかという仮説が総合スコアとともに書かれています。続いて転用案、これは改良案の原理です。そして、期待効果とリスクが書かれています。さらに最初の検証では、効果の検証方法について書かれています。すなわち、単なる主張ではなく、反証可能な科学的仮説の体裁を持っていることが重要な点です。評価スコアには、総合、新規性、実現性、インパクトがあります。スコアに関するメモも書かれています。CSVをプロジェクトに保存をクリックすると、R&D仮説をCSV形式で保存し、あとで概念マップの構築に利用できます。ページの最下部の高度チャット用プロンプトを作成ボタンをクリックすると、プロンプトが生成されます。これをお好みのAIチャットに投げて、より深く壁打ちをすることができます。ページの右側に内蔵のAIチャットがありますので、ここでもさらに思考を深めることができます。
異分野用途探索
文章を投入、技術要素の抽出まではR&D仮説の生成の同様です。
Transfer評価
抽出タブで「用途探索へ」をクリックすると、「用途探索候補の選択」が表示されます。Transfer Potentialを評価ボタンをクリックすると有望な候補（技術要素）に✓マークがつきます。ユーザーの興味応じて選択することも可能です。用途を探索する前に抽象度フィールドで抽象度を選択することができます。異分野用途を探索ボタンをクリックすると探索が開始されます。
用途探索候補
探索が実行されると異分野用途候補が表示されます。表示される項目は、Target Domain（対象領域）、 Application（応用）、 Mechanism（原理）、 Modification（変更点）、 Feasibility（実現性）、 Status（状況）、 Evidence（証拠）です。実現性は、Highm、Medium、Lowのカテゴリ値、状況はNew Idea、Emerging、Existingのカテゴリ値となっています。証拠は先行事例です。CSVをプロジェクトに保存をクリックすると、異分野用途候補をCSV形式で保存し、あとで概念マップの構築に利用できます。チャット用プロンプトをコピーをクリックすると、プロンプトがコピーされるので、それをAIチャットに読ませて、さらに整理することができます。